Tüm katsayıları rassal olan çikolata modeli
Artık chocolate verisinde etkiler kodlaması kayıtlı olduğuna göre, tüm katsayıların normal dağıldığı bir modeli kurmaya hazırız. Bunu yapmak için mlogit()'e girdi olarak verilecek rpar vektörünü oluşturmamız gerekiyor. Bu biraz zorlayıcı, bu yüzden kodu senin için yazdım; ama nasıl çalıştığını görmek için çalıştırmalısın. Sonrasında mlogit() çağrısını sen yazacaksın.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Pazarlamada Tercih Modellemesi
Egzersiz talimatları
- İlk iki girdi model formülü
Selection ~ 0 + Brand + Type + Priceve verichocolateolmalı. - Sonraki girdi, hangi katsayıların normal dağılacağını
mlogit()'e söyleyenrpar = my_rparolmalı. - Son girdi
panel = TRUEolmalı.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# create my_rpar vector
choc_m2 <- mlogit(Selection ~ 0 + Brand + Type + Price, data=chocolate)
my_rpar <- rep("n", length(choc_m2$coef))
names(my_rpar) <- names(choc_m2$coef)
my_rpar
# fit model with random coefficients
choc_m7 <- mlogit(___)